меметический алгоритм

меметический алгоритм

L’algorithme mémétique est inspiré par l’interaction de l’évolution génétique et de l’évolution culturelle. Le darwinisme universel est la généralisation des gènes au-delà des systèmes biologiques à tout système où des unités discrètes d’informations peuvent être héritées et soumises à des forces évolutionnaires de sélection et de variation. Le terme « mème » de l’ алгоритм mémétique est utilisé pour désigner une information culturelle discrète, suggérant l’interaction entre l’évolution génétique et culturelle.

Генотип развивается на основе взаимодействия фенотипа с окружающей средой. Это взаимодействие измеряется культурными феноменами, влияющими на механизмы отбора и даже на механизмы спаривания и рекомбинации. Культурная информация передается между людьми, распространяясь среди населения в виде мемов, касающихся их приспособленности или пригодности, которую мемы придают отдельным людям. В совокупности взаимодействие генотипа и мемотипа повышает приспособленность популяции к окружающей среде.

L’objectif de la stratégie de traitement de l’information est d’exploiter une technique de recherche globale basée sur la population pour localiser largement les bonnes zones de l’espace de recherche, combinée à l’utilisation répétée d’une heuristique de recherche locale par des solutions individuelles pour localiser l’optimum local. Idéalement, l’algorithme mémétique embrasse la dualité de l’évolution génétique et culturelle, permettant la transmission, la sélection, l’héritage et la variation des mèmes ainsi que des gènes.

меметический алгоритм

Приведенная выше процедура описывает простой или меметический алгоритм первого порядка, который показывает улучшение отдельных решений, отличное от глобального поиска, но не показывает независимую эволюцию мемов.

La recherche globale fournit le mécanisme d’exploration large, tandis que l’amélioration de la solution individuelle via la recherche locale fournit un mécanisme d’exploitation. Un équilibre est nécessaire entre les mécanismes locaux et globaux pour garantir que le système ne converge pas prématurément vers un optimum local et ne consomme pas de ressources de calcul inutiles. La recherche locale doit être spécifique au problème et à la représentation, alors que la recherche globale peut être générique et non spécifique (boîte noire). Des algorithmes mémétiques ont été appliqués à une gamme de domaines проблемный d’optimisation de contraintes, combinatoires et continus.

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